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基于Python的移动网络通讯行为的用户风险识别 课程报告+项目代码及数据集

文章来源:www.biyezuopin.vip   发布者:毕业作品网站  

目  录
一、 实验内容 2
二、 实验主要思想与方法 2
2.1数据集训练与可视化 3
2.1.1用户通话记录 3
2.1.2用户短信记录 8
2.1.3用户网站/App访问记录。 11
2.2特征提取 12
2.3LightGBM 17
三、 实验结果 18
四、心得体会 18
一、实验内容
参加“基于移动网络通讯行为的用户风险识别”大赛,本次大赛以模拟的语音通话、短信收发、网站及App访问记录等移动网络使用行为为基础,参赛队伍需要通过数据挖掘技术和机器学习算法,构建识别风险用户的预测模型,判别用户属于风险用户的可能性。从而为各行业提供风控保障,助力新时代大数字生态的健康有序发展。
二、实验主要思想与方法
本实验主要根据用户的通话记录、短信记录、网站和APP访问记录的信息,对用户进行分类和预测。
在实验方法介绍分为三部分,第一部分为数据集训练与可视化,第二部分介绍特征提取的主要策略,在第三部分将介绍此次实验使用的LightGBM模型。






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